Факторы финансовой устойчивости коммерческих банков и подходы к прогнозированию банкротств
Специфика прогнозирования банкротств кредитных организаций Российской Федерации. Применение множественного дискриминантного анализа для моделирования банкротств, этапы моделирования. Прогнозирование дефолтов коммерческих банков Российской Федерации.
| Рубрика | Банковское, биржевое дело и страхование |
| Вид | дипломная работа |
| Язык | русский |
| Дата добавления | 30.08.2016 |
| Размер файла | 1,1 M |
Отправить свою хорошую работу в базу знаний просто. Используйте форму, расположенную ниже
Студенты, аспиранты, молодые ученые, использующие базу знаний в своей учебе и работе, будут вам очень благодарны.
Таблица 13. Результаты моделирования
|
Cash/ TA |
WC/ TA |
E/L |
E/TA |
RE/ TA |
EBT/ TA |
CBR/ Dep |
OD/ Loans |
LP/ Loans |
P value |
Success rate |
||||
|
За 0,5 года |
D1 |
Полная выборка |
|
|
0,124 |
|
0,555 |
0,318 |
0,262 |
|
-0,789 |
0,0001 |
60,31% |
|
|
Сокращенная выборка |
0,146 |
|
0,568 |
|
0,364 |
0,468 |
0,528 |
|
-0,435 |
0,0011 |
64,68% |
|||
|
D2 |
Полная выборка |
|
|
|
0,428 |
0,489 |
|
|
-0,158 |
-0,898 |
0,0001 |
60,38% |
||
|
Сокращенная выборка |
|
0,106 |
|
0,826 |
0,495 |
|
|
-0,304 |
-0,636 |
0,0149 |
60,27% |
|||
|
За 1 год |
D1 |
Полная выборка |
|
|
0,329 |
|
0,773 |
0,158 |
0,172 |
|
-0,632 |
0,0065 |
59,45% |
|
|
Сокращенная выборка |
0,731 |
|
0,304 |
|
0,478 |
0,229 |
0,384 |
|
-0,176 |
0,0865 |
61,38% |
|||
|
D2 |
Полная выборка |
|
|
|
0,501 |
0,669 |
|
|
-0,071 |
-0,656 |
0,0015 |
56,98% |
||
|
Сокращенная выборка |
|
-0,015 |
|
0,584 |
0,681 |
|
|
-0,248 |
-0,307 |
0,4693 |
56,54% |
Заключение
Исследование финансовой устойчивости кредитных организаций и поиск факторов, определяющих вероятность их банкротства, становятся наиболее актуальными задачами в связи со сложившейся макроэкономической ситуацией. Банковский сектор, будучи важной составляющей частью экономической системы страны, испытывает на себе масштабные последствия экономического кризиса: рост процентных ставок, отток капитала, отсутствие спроса на кредиты, вследствие чего все большее количество банков оказывается в ситуации на грани дефолта. Решение задачи оценки вероятности дефолта кредитной организации позволяет на ранней стадии определить проблему и осуществить проактивные действия по недопущению банкротства или нивелирования его последствий.
В рамках данной магистерской диссертации проведено исследование существующих методов прогнозирования дефолтов организаций реального и банковского сектора, наиболее часто используемыми из которых являются методы дискриминантного анализа, logit-модели и нейронные сети. Ввиду того, что под дефолтами в данной работе подразумеваются отзывы лицензий банков, проведено исследование причин отзыва лицензий и выявлено, что около 25% отзывов лицензий за исследуемый период произошло по причине предоставления банками недостоверной отчетности. При этом менее 50% отзывов лицензий происходит в связи с реальными проблемами банка с точки зрения ликвидности или платежеспособности.
Исследование специфики дефолтов банков в зависимости от их масштаба показало, что почти 70% дефолтов приходятся на небольшие банки, только 3% всех дефолтов относятся к банкам, входящих в 100 наиболее крупных кредитных организации. Удалось выявить, что крупным банкам в меньшей степени присуща проблема платежеспособности, кроме того, ни у одного из крупных банков не была отозвана лицензия по причине недостаточной ликвидности. С уменьшением размера банков увеличивается количество прецедентов отзыва лицензий в связи с проведением сомнительных операций и недостатком капитала.
В связи с тем, что одной из наиболее известных методик прогнозирования дефолтов является методика Э.Альтмана, в данной работе проведено исследование применимости z''-score модели для прогнозирования дефолтов банков. Результаты тестирования модели на выборке из всех банков говорят о ее невысокой точности (около 54%), однако контролируемая проверка предсказаний модели на банках, обанкротившихся в 2009 году, отразила основную проблему исследования: в связи с тем, что большое количество отзывов лицензий банков происходит ввиду недостоверной финансовой отчетности, моделирование дефолтов дает недостоверные результаты. После очистки исходной выборки от банков, предоставлявших некорректные данные, точность прогнозирования на основе модели Э.Альтмана возросла до 63%.
Основной целью данной работы являлось построение модели, позволяющей с большой точностью предсказывать склонность банка к дефолту. Произведенный статистический анализ собранных данных позволил выявить следующие закономерности: показатели ликвидности, платежеспособности, прибыльности и поддержки банка регулятором положительно связаны с финансовой устойчивостью. К факторам, отрицательно влияющим на устойчивость банка, были отнесены факторы некачественных активов, а именно доля просроченных платежей по кредитам и резервов по сомнительным долгам в сумме кредитов выданных.
В результате проведенного анализа факторов были построены две модели для классификации банков. Сравнительный анализ результатов моделирования позволил выделить дискриминантную функцию, точность распределения банков в соответствии с которой достигает 60,3% на промежутке прогнозирования за 0,5 года до дефолта и 59,45% - за 1 год до дефолта. Кроме того, полученные результаты подтверждают, что очистка выборки от тех банков, лицензия которых была отозвана по причинам, не связанным с недостаточной финансовой устойчивостью, позволяет значительно увеличить предикативные характеристики модели (до 64%).
Специфика российского банковского сектора такова, что стандартные модели развитых экономик не приносят значительного результата в вопросе прогнозирования банкротств. Для улучшения предикативных качеств модели, полученной в рамках данной магистерской диссертации, представляется целесообразным провести дополнительный анализ с учетом индивидуальных особенностей каждой из рассматриваемых кредитных организаций, а именно провести исследование таких факторов, как участие государства, структура собственников, географическое положение, структура баланса и т.д.
Список литературы
1. Головань С.В., А.М. Карминский, А.В. Копылов, А.А. Пересецкий (2003). Модели вероятности дефолта российских банков. I. Предварительное разбиение банков на кластеры. Препринт WP#2003/039. Российская экономическая школа, 2003.
2. Головань С.В., М.А. Евдокимов, А.М. Карминский, А.А. Пересецкий (2004). Модели вероятности дефолта российских банков. II. Влияние макроэкономических факторов на устойчивость банков. Препринт WP#2003/043. Российская экономическая школа, 2004.
3. Дробышевский С., Зубарев А. Факторы устойчивости российских банков в 2007-2009 гг. /С. Дробышевский, А. Зубарев. - М.: Институт Гайдара, 2011.
4. Ендовицкий Д.А. Статистическая оценка взаимосвязи риска ликвидности и финансовой устойчивости коммерческих банков /Д.А. Ендовицкий// Экономика России: проблемы и мнения.- 2010. - №7.
5. Зубарев А. Анализ факторов устойчивости российских банков в 2007-2009 годах: автореф. дис. на соиск. учен. степ. канд. экон. Наук (08.00.10)/ Зубарев А. Инс-т эконом. политики им. Е.Т. Гайдара.-2013.
6. Патласов О.Ю., Сергиенко О.В. Множественный дискриминантный анализ в моделях прогнозирования банкротства Альтмана: интерпретация и ограничения использования. /О.Ю. Патласов, О.В. Сергиенко// Экономическй анализ. -2007.-№1.
7. Acharya V. V., Mora N.. A Crisis of Banks as Liquidity Providers. The Journal of Finance - February 2015.
8. Agarwal V., Taffler R.J. Twenty-five years of the Taffler z-score model: does it really have predictive ability? Accounting and business research.-2007.-№4.
9. Altaee H.H.A., Talo I.M.A., Adam M.H.M. Testing the financial stability of banks in GCC countries: pre and post financial crisis. International journal of business and social research.-2013.-№4
10. Altman E.I. An emerging market credit scoring system for corporate bonds. Emerging markets review.-2005
11. Altman E.I. Corporate financial distress. NY: Wiley interscience.-1983.
12. Altman E.I. Predicting financial distress of companies: revisiting the Z-score and Zeta models.-2000
13. Altman E.I., Haldeman R.G., Narayanan P. Zeta analysis, a new model to identify bankruptcy risk of corporations. Journal of Banking and Finance.-1977
14. Altman E.I., Hartzell J., Peck M. Emerging markets corporate bonds: a scoring system. NY: Wiley and Sons.-1995.
15. Altman, E.I., Financial ratios, discriminant analysis and the prediction of corporate bankruptcy. Journal of Finance.-1968.
16. Aziz M. Adnan, Dar Humayon A. Predicting corporate bankruptcy: where we stand? Corporate Governance.-2006.-№6
17. Beaver W.H. Financial ratios as predictors of failure. Journal of accounting research.-1966.-№4.
18. Chieng J.R. Verifying the validity of Altman Z'' score as a predictor of bank failures in the case of the Eurozone.-2013
19. Cleary S., Hebb J. An efficient and functional model for predicting bank distress: In and out of sample evidence. Journal of Banking & Finance -2016.-№64
20. Ercan H. and Evirgen O. 2009. Predicting Bank Failures in Turkey by Discrete Choice Models. -2009.
21. Jordan D., Rice D, Sanchez J., Walker C. Predicting Bank Failures: Evidence from 2007 to 2010.-SSRN.
22. Kolari J., Glennon D., Shin H., Caputo M. Predicting large US commercial bank failures. Journal of Economics and Business.-2002.-№54
23. Kyriazopoulos G., Kanta K., Mitou K. The E.Altman's model of bankruptcy and the implementation of it on the Greek cooperative banks.-MIBES.-2012.
24. Mamo A. Applicability of Altman (1968) model in predicting financial distress of commercial banks in Kenya.-2011.
25. Ozkan-Gunay, E. Nur and Mehmed Ozkan. Prediction of Bank Failures in Emerging Financial Markets: an ANN Approach. Journal of Risk Finance.-2007.-№8
26. Pradan R. Z Score estimation for Indian banking sector. International Journal of trade, economics and finance.-2014.-№6.
27. Schaeck K. Bank Liability Structure, FDIC Loss, and Time to Failure: A Quantile Regression Approach. Journal of Financial Services Research.-2008.-№33.
28. Vaziri M., Bhuyan R., Manuel P.A.V. Comparative predictability of failure of financial institutions using multiple models. Investment management anf financial innovations.-2012,-№9.
29. Yim J. and Heather M. Predicting Financial Distress in the Australian Financial Service Industry. Australian Economic Papers. -2007.-№46.
Электронные ресурсы
30. Информационный портал Банки.ру: http://www.banki.ru/
31. Портал банковского аналитика: http://www.analizbankov.ru/
32. Рейтинг банков ИНТЕРФАКС-100: http://www.finmarket.ru/database/rankings/
33. Сайт Центрального Банка Российской Федерации: http://www.cbr.ru/
Приложение 1
|
ID |
Банки |
Дата отзыва |
Причина отзыва |
|
|
1992 |
ПАРТНЕРБАНК |
16.06.2008 |
Недостоверная отчетность |
|
|
2839 |
ЕВРАЗИЯ-ЦЕНТР |
10.10.2008 |
Недостоверная отчетность |
|
|
2848 |
ЮНИТБАНК |
16.10.2008 |
Недостоверная отчетность |
|
|
2686 |
РУССКИЙ БАНКИРСКИЙ ДОМ |
23.10.2008 |
Недостоверная отчетность |
|
|
2765 |
ЭКОНАЦБАНК |
12.11.2008 |
Недостоверная отчетность |
|
|
1605 |
ЛЕФКО-БАНК |
14.11.2008 |
Недостоверная отчетность |
|
|
1271 |
СОЧИ |
20.11.2008 |
Недостоверная отчетность |
|
|
1218 |
КУРГАНПРОМБАНК |
27.11.2008 |
Ликвидность |
|
|
3212 |
ГАЗИНВЕСТБАНК |
04.12.2008 |
Недостоверная отчетность |
|
|
2419 |
ТЮМЕНЬЭНЕРГОБАНК |
04.12.2008 |
Ликвидность |
|
|
2039 |
БАЛТКРЕДОБАНК |
19.12.2008 |
Недостоверная отчетность |
|
|
1813 |
ЗЕЛАК-БАНК |
19.12.2008 |
Недостоверная отчетность |
|
|
2720 |
СЕТЕВОЙ НЕФТЯНОЙ БАНК |
19.12.2008 |
Ликвидность |
|
|
2625 |
КАПИТАЛ КРЕДИТ |
26.12.2008 |
Недостоверная отчетность |
|
|
488 |
ЭЛЕКТРОНИКА |
26.12.2008 |
Ликвидность |
|
|
119 |
АГРОХИМБАНК |
30.12.2008 |
Ликвидность |
|
|
844 |
ПРИКАМЬЕ |
19.01.2009 |
Ликвидность |
|
|
118 |
АСТРАХАНЬПРОМБАНК |
27.01.2009 |
Сомнительные операции |
|
|
3044 |
МОСКОВСКИЙ КАПИТАЛ |
02.02.2009 |
Платежеспособность |
|
|
2475 |
МЗБ |
02.02.2009 |
Платежеспособность |
|
|
667 |
УРАЙКОМБАНК |
10.02.2009 |
Недостоверная отчетность |
|
|
776 |
КАУРИ |
10.02.2009 |
Недостоверная отчетность |
|
|
2685 |
ИНКАСБАНК |
19.02.2009 |
Недостоверная отчетность |
|
|
2223 |
ВЕФК-УРАЛ |
19.02.2009 |
Ликвидность |
|
|
1731 |
МУНИЦИПАЛЬНЫЙ КОММЕРЧЕСКИЙ БАНК |
05.03.2009 |
Недостоверная отчетность |
|
|
2478 |
ЮЖНЫЙ ТОРГОВЫЙ БАНК |
05.03.2009 |
Ликвидность |
|
|
2553 |
СОЦКРЕДИТБАНК |
19.03.2009 |
Платежеспособность |
|
|
3227 |
ПЕТРО-АЭРО-БАНК |
23.04.2009 |
Недостоверная отчетность |
|
|
2967 |
ПОВОЛЖСКИЙ НЕМЕЦКИЙ БАНК |
07.05.2009 |
Недостоверная отчетность |
|
|
2931 |
СООТЕЧЕСТВЕННИКИ |
18.06.2009 |
Недостоверная отчетность |
|
|
899 |
ИПФ БАНК |
25.06.2009 |
Реорганизация |
|
|
3063 |
ИТ-БАНК |
25.06.2009 |
Недостоверная отчетность |
|
|
3432 |
БАНК ЕВРО ТРЕЙД |
02.07.2009 |
Платежеспособность |
|
|
3167 |
БВТ |
30.07.2009 |
Платежеспособность |
|
|
2750 |
ГРАД-БАНК |
20.08.2009 |
Платежеспособность |
|
|
2874 |
ВЫМПЕЛ |
27.08.2009 |
Недостоверная отчетность |
|
|
2844 |
ВЕКОМБАНК |
03.09.2009 |
Ликвидность |
|
|
2980 |
ЛИБРА |
09.10.2009 |
Недостоверная отчетность |
|
|
2565 |
УНИВЕРСАЛ |
29.10.2009 |
Ликвидность |
|
|
2788 |
МИБ |
19.11.2009 |
Недостоверная отчетность |
|
|
98 |
КУБАНЬ |
19.11.2009 |
Недостоверная отчетность |
|
|
1904 |
СИР |
10.12.2009 |
Ликвидность |
|
|
2220 |
МЕГА БАНК |
24.12.2009 |
Ликвидность |
|
|
307 |
БАНК РАЗВИТИЯ ПРОМЫШЛЕННОСТИ |
29.12.2009 |
Сомнительные операции |
|
|
2926 |
АРВЕСТА |
04.02.2010 |
Платежеспособность |
|
|
2560 |
ТНГИБАНК |
11.02.2010 |
Платежеспособность |
|
|
2653 |
МИКОМС-БАНК |
18.02.2010 |
Платежеспособность |
|
|
1857 |
С-БАНК |
26.02.2010 |
Платежеспособность |
|
|
1764 |
УДМУРТСКИЙ ПЕНСИОННЫЙ БАНК |
17.06.2010 |
Недостоверная отчетность |
|
|
3201 |
ПЕРВЫЙ КАПИТАЛ |
13.08.2010 |
Платежеспособность |
|
|
1303 |
БОРСКИЙ КОММЕРЧЕСКИЙ БАНК |
30.09.2010 |
Платежеспособность |
|
|
2056 |
МЕЖДУНАРОДНЫЙ ПРОМЫШЛЕННЫЙ БАНК |
05.10.2010 |
Недостоверная отчетность |
|
|
3282 |
МЕЖПРОМБАНК ПЛЮС |
21.10.2010 |
Платежеспособность |
|
|
922 |
ВОСТОККРЕДИТБАНК |
24.11.2010 |
Платежеспособность |
|
|
383 |
СЛАВЯНСКИЙ БАНК |
03.12.2010 |
Недостоверная отчетность |
|
|
3372 |
ПРИВАТХОЛДИНГБАНК |
14.12.2010 |
Недостоверная отчетность |
|
|
3119 |
УРАЛФИНПРОМБАНК |
20.12.2010 |
Платежеспособность |
|
|
419 |
МОНЕТНЫЙ ДОМ |
20.12.2010 |
Платежеспособность |
|
|
2984 |
ДОНСКОЙ ИНВЕСТИЦИОННЫЙ БАНК |
21.12.2010 |
Недостоверная отчетность |
|
|
3356 |
МФТ-БАНК |
18.01.2011 |
Недостоверная отчетность |
|
|
1340 |
НАШ БАНК |
17.02.2011 |
Сомнительные операции |
|
|
2235 |
МУЛЬТИБАНК |
10.03.2011 |
Платежеспособность |
|
|
2809 |
НЕОПОЛИС-БАНК |
24.03.2011 |
Платежеспособность |
|
|
1342 |
ВОСТОКБИЗНЕСБАНК |
14.04.2011 |
Недостоверная отчетность |
|
|
1827 |
СОЦГОРБАНК |
18.04.2011 |
Недостоверная отчетность |
|
|
1203 |
МЕЖДУНАРОДНЫЙ ТОРГОВО-ПРОМЫШЛЕННЫЙ БАНК |
05.05.2011 |
Платежеспособность |
|
|
3042 |
СИБИРЬГАЗБАНК |
07.07.2011 |
Реорганизация |
|
|
2793 |
РУСИЧ ЦЕНТР БАНК |
14.07.2011 |
Платежеспособность |
|
|
2174 |
РАТИБОР-БАНК |
14.07.2011 |
Ликвидность |
|
|
2820 |
АМТ БАНК |
21.07.2011 |
Недостоверная отчетность |
|
|
459 |
ТАРХАНЫ |
15.08.2011 |
Реорганизация |
|
|
3411 |
ЕВРОСОЮЗ |
26.08.2011 |
Недостоверная отчетность |
|
|
1851 |
НИЖЕГОРОДПРОМСТРОЙБАНК |
05.09.2011 |
Реорганизация |
|
|
2746 |
КОДЕКС |
30.09.2011 |
Ликвидность |
|
|
3090 |
ГАЛАБАНК |
03.10.2011 |
Ликвидность |
|
|
2274 |
НОЯБРЬСКНЕФТЕКОМБАНК |
14.10.2011 |
Реорганизация |
|
|
1300 |
УИК-БАНК |
01.11.2011 |
Недостоверная отчетность |
|
|
3033 |
ВЕРХНЕ-ВОЛЖСКИЙ НЕФТЕБАНК |
11.11.2011 |
Реорганизация |
|
|
2447 |
УДМУРТИНВЕСТСТРОЙБАНК |
15.11.2011 |
Платежеспособность |
|
|
1627 |
ГОРОДСКОЙ ИПОТЕЧНЫЙ БАНК |
22.11.2011 |
Реорганизация |
|
|
2360 |
НАЦИОНАЛЬНЫЙ ПРОМЫШЛЕННЫЙ БАНК |
28.11.2011 |
Ликвидность |
|
|
2787 |
МОЙ БАНК. НОВОСИБИРСК |
28.11.2011 |
Реорганизация |
|
|
514 |
АБ ФИНАНС |
21.12.2011 |
Реорганизация |
|
|
3334 |
БАНК ХАКАСИИ |
21.12.2011 |
Реорганизация |
|
|
531 |
ТРЕВЕЛ БАНК |
23.01.2012 |
Ликвидность |
|
|
3087 |
НАЦИОНАЛЬНЫЙ ТОРГОВЫЙ БАНК |
23.01.2012 |
Реорганизация |
|
|
3375 |
ОХОТНЫЙ РЯД |
10.02.2012 |
Ликвидность |
|
|
589 |
ВЭЛКОМБАНК |
28.02.2012 |
Недостоверная отчетность |
|
|
2604 |
СИБИРСКИЙ ЭНЕРГЕТИЧЕСКИЙ БАНК |
05.04.2012 |
Недостоверная отчетность |
|
|
2742 |
МИ-БАНК |
05.04.2012 |
Ликвидность |
|
|
634 |
ПВ-БАНК |
13.04.2012 |
Ликвидность |
|
|
1019 |
ПОТЕНЦИАЛ |
26.04.2012 |
Реорганизация |
|
|
2188 |
БАРЕНЦБАНК |
02.05.2012 |
Реорганизация |
|
|
3030 |
ХОЛДИНГ-КРЕДИТ |
16.05.2012 |
Недостоверная отчетность |
|
|
2606 |
СЕМБАНК |
16.05.2012 |
Ликвидность |
|
|
2921 |
ОРЛОВСКИЙ СОЦИАЛЬНЫЙ БАНК |
23.05.2012 |
Недостоверная отчетность |
|
|
2523 |
УРАЛЬСКИЙ ТРАСТОВЫЙ БАНК |
31.05.2012 |
Ликвидность |
|
|
3345 |
ОБЪЕДИНЕННЫЙ БАНК РАЗВИТИЯ |
15.06.2012 |
Недостоверная отчетность |
|
|
1955 |
ВИТАС |
29.06.2012 |
Недостоверная отчетность |
|
|
1812 |
ХЛЕБОБАНК |
27.07.2012 |
Недостоверная отчетность |
|
|
3070 |
ИПОТЕКА-ИНВЕСТ |
06.08.2012 |
Реорганизация |
|
|
2966 |
КАМЧАТКА |
09.08.2012 |
Платежеспособность |
|
|
532 |
МОБИЛБАНК |
09.08.2012 |
Сомнительные операции |
|
|
84 |
ДАЛЬКОМБАНК |
11.09.2012 |
Реорганизация |
|
|
3277 |
РЕСПУБЛИКАНСКИЙ БАНК |
17.09.2012 |
Реорганизация |
|
|
3106 |
ТРАНСЭНЕРГОБАНК |
02.11.2012 |
Платежеспособность |
|
|
2090 |
ДЕРБЕНТ-КРЕДИТ |
26.11.2012 |
Платежеспособность |
|
|
2780 |
ТРАСТОВЫЙ БАНК |
07.12.2012 |
Недостоверная отчетность |
|
|
3084 |
ЭКСПРЕСС |
21.01.2013 |
Недостоверная отчетность |
|
|
404 |
СТРОМКОМБАНК |
12.03.2013 |
Реорганизация |
|
|
2539 |
СИББИЗНЕСБАНК |
25.06.2013 |
Реорганизация |
|
|
2589 |
РОСТ |
26.06.2013 |
Реорганизация |
|
|
1816 |
БЕЛГОРОДПРОМСТРОЙБАНК |
28.06.2013 |
Реорганизация |
|
|
3192 |
МГМБ |
08.07.2013 |
Сомнительные операции |
|
|
1794 |
ЛИПЕЦКИЙ ОБЛАСТНОЙ БАНК |
08.07.2013 |
Платежеспособность |
|
|
410 |
НОМОС-БАНК-СИБИРЬ |
08.07.2013 |
Реорганизация |
|
|
539 |
НОМОС-РЕГИОБАНК |
08.07.2013 |
Реорганизация |
|
|
570 |
АНДЖИБАНК |
19.07.2013 |
Недостоверная отчетность |
|
|
3418 |
ВЕБРР |
09.08.2013 |
Недостоверная отчетность |
|
|
3197 |
ОДИНБАНК |
09.08.2013 |
Сомнительные операции |
|
|
2743 |
ИНСТРОЙБАНК |
22.08.2013 |
Недостоверная отчетность |
|
|
1608 |
РЕГИОНАЛЬНЫЙ КРЕДИТНЫЙ БАНК |
09.09.2013 |
Реорганизация |
|
|
2503 |
ЕВРОПЕЙСКИЙ ИНДУСТРИАЛЬНЫЙ БАНК |
10.09.2013 |
Платежеспособность |
|
|
2862 |
БИЗНЕСБАНК |
19.09.2013 |
Недостоверная отчетность |
|
|
3238 |
ТРАНСПОРТНЫЙ ИНВЕСТИЦИОННЫЙ БАНК |
19.09.2013 |
Сомнительные операции |
|
|
2158 |
БАСМАННЫЙ |
19.09.2013 |
Сомнительные операции |
|
|
391 |
ПУШКИНО |
30.09.2013 |
Недостоверная отчетность |
|
|
3064 |
СВЕДБАНК |
01.10.2013 |
Реорганизация |
|
|
3359 |
НР БАНК |
07.10.2013 |
Сомнительные операции |
|
|
914 |
КБЦ |
14.10.2013 |
Сомнительные операции |
|
|
3315 |
БАНК РАЗВИТИЯ РЕГИОНА |
14.10.2013 |
Платежеспособность |
|
|
546 |
ПРИНТБАНК |
25.10.2013 |
Сомнительные операции |
|
|
3237 |
ПЕРВЫЙ ЭКСПРЕСС |
28.10.2013 |
Недостоверная отчетность |
|
|
2142 |
ТРАНСКРЕДИТБАНК |
01.11.2013 |
Реорганизация |
|
|
155 |
СТРОЙИНДБАНК |
11.11.2013 |
Недостоверная отчетность |
|
|
282 |
ВОЛГО-КАМСКИЙ БАНК |
11.11.2013 |
Ликвидность |
|
|
2176 |
МАСТЕР-БАНК |
20.11.2013 |
Недостоверная отчетность |
|
|
1626 |
УРАЛЛИГА |
20.11.2013 |
Платежеспособность |
|
|
715 |
НАФТАБАНК |
28.11.2013 |
Недостоверная отчетность |
|
|
2857 |
КОНТРАСТ-БАНК |
29.11.2013 |
Реорганизация |
|
|
2428 |
ВОЛЖСКИЙ СОЦИАЛЬНЫЙ БАНК |
02.12.2013 |
Платежеспособность |
|
|
107 |
ИНВЕСТБАНК |
13.12.2013 |
Недостоверная отчетность |
|
|
2029 |
СМОЛЕНСКИЙ БАНК |
13.12.2013 |
Недостоверная отчетность |
|
|
1677 |
БПФ |
13.12.2013 |
Платежеспособность |
|
|
2480 |
АСКОЛЬД |
24.12.2013 |
Платежеспособность |
|
|
2192 |
РУБЛЕВСКИЙ |
24.12.2013 |
Ликвидность |
|
|
2189 |
БАШИНВЕСТ |
27.12.2013 |
Реорганизация |
|
|
2865 |
НОВОКУЗНЕЦКИЙ МУНИЦИПАЛЬНЫЙ БАНК |
09.01.2014 |
Ликвидность |
|
|
2098 |
ИМБАНК |
20.01.2014 |
Недостоверная отчетность |
|
|
2425 |
НАДЕЖНОСТЬ |
20.01.2014 |
Сомнительные операции |
|
|
2939 |
МОЙ БАНК |
31.01.2014 |
Недостоверная отчетность |
|
|
3399 |
ПРИРОДА |
31.01.2014 |
Недостоверная отчетность |
|
|
2968 |
ЕВРОТРАСТ |
11.02.2014 |
Недостоверная отчетность |
|
|
2699 |
ЛИНК-БАНК |
11.02.2014 |
Сомнительные операции |
|
|
1909 |
РИНГКОМБАНК |
24.02.2014 |
Сомнительные операции |
|
|
2023 |
СУНЖА |
24.02.2014 |
Сомнительные операции |
|
|
543 |
ДАГЕСТАН |
05.03.2014 |
Сомнительные операции |
|
|
1910 |
БАНК РАЗВИТИЯ БИЗНЕСА |
05.03.2014 |
Сомнительные операции |
|
|
1967 |
МОНОЛИТ |
05.03.2014 |
Ликвидность |
|
|
18 |
СТРОЙКРЕДИТ |
18.03.2014 |
Недостоверная отчетность |
|
|
2810 |
РУССКИЙ ЗЕМЕЛЬНЫЙ БАНК |
18.03.2014 |
Сомнительные операции |
|
|
2581 |
БАНК СБЕРЕЖЕНИЙ И КРЕДИТА |
18.03.2014 |
Платежеспособность |
|
|
1743 |
СБЕРИНВЕСТБАНК |
26.03.2014 |
Сомнительные операции |
|
|
2302 |
СОВИНКОМ |
26.03.2014 |
Сомнительные операции |
|
|
2436 |
МОЙ БАНК. ИПОТЕКА |
26.03.2014 |
Платежеспособность |
|
|
639 |
КАСПИЙ |
17.04.2014 |
Сомнительные операции |
|
|
991 |
АФ БАНК |
17.04.2014 |
Платежеспособность |
|
|
1911 |
КИТ ФИНАНС ИНВЕСТИЦИОННЫЙ БАНК |
18.04.2014 |
Реорганизация |
|
|
2598 |
ЗАПАДНЫЙ |
21.04.2014 |
Недостоверная отчетность |
|
|
3370 |
МЕСТНЫЙ КРЕДИТ |
24.04.2014 |
Сомнительные операции |
|
|
2795 |
НАЦИОНАЛЬНЫЙ БАНК РАЗВИТИЯ БИЗНЕСА |
24.04.2014 |
Платежеспособность |
|
|
3477 |
АТЛАС БАНК |
05.05.2014 |
Сомнительные операции |
|
|
1730 |
ПЕРВЫЙ РЕСПУБЛИКАНСКИЙ БАНК |
05.05.2014 |
Ликвидность |
|
|
2469 |
НАВИГАТОР |
13.05.2014 |
Сомнительные операции |
|
|
2328 |
ОГНИ МОСКВЫ |
16.05.2014 |
Ликвидность |
|
|
2037 |
КРЕДИТИМПЭКС БАНК |
26.05.2014 |
Недостоверная отчетность |
|
|
3190 |
КУТУЗОВСКИЙ |
26.05.2014 |
Ликвидность |
|
|
1675 |
РАДИАН |
02.06.2014 |
Сомнительные операции |
|
|
2972 |
СОФРИНО |
02.06.2014 |
Платежеспособность |
|
|
2273 |
БАНК БФТ |
02.06.2014 |
Ликвидность |
|
|
1640 |
ЗАМОСКВОРЕЦКИЙ |
23.06.2014 |
Недостоверная отчетность |
|
|
2423 |
ДИГ-БАНК |
23.06.2014 |
Недостоверная отчетность |
|
|
594 |
ЕВРОСИБ БАНК |
07.07.2014 |
Недостоверная отчетность |
|
|
671 |
БАНК ФИНИНВЕСТ |
07.07.2014 |
Недостоверная отчетность |
|
|
3435 |
ИСТКОМ-ФИНАНС |
07.07.2014 |
Недостоверная отчетность |
|
|
3385 |
КОМПАНИЯ РОЗНИЧНОГО КРЕДИТОВАНИЯ |
11.07.2014 |
Сомнительные операции |
|
|
347 |
НОВЫЙ КОММЕРЧЕСКИЙ БАНК |
25.07.2014 |
Сомнительные операции |
|
|
3105 |
АУЭРБАНК |
25.07.2014 |
Сомнительные операции |
|
|
2586 |
ЮНИКОР |
25.07.2014 |
Платежеспособность |
|
|
2264 |
СЕВЕРИНВЕСТБАНК |
08.08.2014 |
Сомнительные операции |
|
|
2843 |
КИП-БАНК |
08.08.2014 |
Сомнительные операции |
|
|
286 |
АСКАНИЯ ТРАСТ |
08.08.2014 |
Ликвидность |
|
|
2779 |
АРТ-БАНК |
18.08.2014 |
Недостоверная отчетность |
|
|
2011 |
ЭКОПРОМБАНК |
18.08.2014 |
Ликвидность |
|
|
184 |
МЕСЕД |
28.08.2014 |
Сомнительные операции |
|
|
2462 |
ОНЛАЙН БАНК |
28.08.2014 |
Сомнительные операции |
|
|
3471 |
МЕЖОТРАСЛЕВАЯ БАНКОВСКАЯ КОРПОРАЦИЯ |
28.08.2014 |
Сомнительные операции |
|
|
3404 |
ТРАСТОВЫЙ РЕСПУБЛИКАНСКИЙ БАНК |
11.09.2014 |
Сомнительные операции |
|
|
2227 |
БАНК24.РУ |
16.09.2014 |
Сомнительные операции |
|
|
3144 |
ИНТРАСТБАНК |
16.09.2014 |
Ликвидность |
|
|
3062 |
СПЕЦСЕТЬСТРОЙБАНК |
22.09.2014 |
Сомнительные операции |
|
|
1244 |
ПЕРВЫЙ ДЕПОЗИТНЫЙ БАНК |
22.09.2014 |
Сомнительные операции |
|
|
3135 |
ПРИОРИТЕТ |
30.09.2014 |
Ликвидность |
|
|
1991 |
ЭСИДБАНК |
30.09.2014 |
Сомнительные операции |
|
|
2965 |
СОЮЗПРОМБАНК |
30.09.2014 |
Сомнительные операции |
|
|
2903 |
УНИВЕРСАЛЬНЫЙ КРЕДИТ |
09.10.2014 |
Недостоверная отчетность |
|
|
2401 |
НАРОДНЫЙ КРЕДИТ |
09.10.2014 |
Платежеспособность |
|
|
1617 |
ДОНИНВЕСТ |
09.10.2014 |
Ликвидность |
|
|
709 |
ПУРПЕ |
16.10.2014 |
Сомнительные операции |
|
|
1035 |
КРЕДИТБАНК |
16.10.2014 |
Сомнительные операции |
|
|
2179 |
ОТКРЫТИЕ |
05.11.2014 |
Реорганизация |
|
|
2786 |
НОВОСИБИРСКИЙ МУНИЦИПАЛЬНЫЙ БАНК |
05.11.2014 |
Реорганизация |
|
|
3449 |
ЕВРОПЕЙСКИЙ ЭКСПРЕСС |
11.11.2014 |
Сомнительные операции |
|
|
653 |
СИМБИРСК |
11.11.2014 |
Ликвидность |
|
|
1943 |
ПЛАТЕЖНЫЙ СЕРВИСНЫЙ БАНК |
11.11.2014 |
Ликвидность |
|
|
625 |
БАНК - Т |
26.11.2014 |
Ликвидность |
|
|
2922 |
ПРЕСТИЖКРЕДИТБАНК |
26.11.2014 |
Ликвидность |
|
|
1684 |
БВА БАНК |
26.11.2014 |
Сомнительные операции |
|
|
1950 |
ЭЛЛИПС БАНК |
28.11.2014 |
Реорганизация |
|
|
3316 |
СОВРЕМЕННЫЙ КОММЕРЧЕСКИЙ БАНК |
05.12.2014 |
Реорганизация |
|
|
1250 |
ТОРГОВО-СТРОИТЕЛЬНЫЙ БАНК |
10.12.2014 |
Сомнительные операции |
|
|
1282 |
БУЗУЛУКБАНК |
10.12.2014 |
Ликвидность |
|
|
2652 |
ПК-БАНК |
19.12.2014 |
Сомнительные операции |
|
|
917 |
ТЮМЕНЬАГРОПРОМБАНК |
19.12.2014 |
Платежеспособность |
|
|
1153 |
ВОЛГА-КРЕДИТ |
30.12.2014 |
Недостоверная отчетность |
|
|
1616 |
ЕВРОПЕЙСКИЙ |
31.12.2014 |
Реорганизация |
|
|
1134 |
РЕГИОНАЛЬНЫЙ КОРПОРАТИВНЫЙ БАНК |
15.01.2015 |
Реорганизация |
|
|
2232 |
АДАМ ИНТЕРНЭШНЛ |
20.01.2015 |
Сомнительные операции |
|
|
2706 |
ИНТЕРКАПИТАЛ-БАНК |
20.01.2015 |
Сомнительные операции |
|
|
622 |
АКАДЕМИЧЕСКИЙ РУССКИЙ БАНК |
29.01.2015 |
Недостоверная отчетность |
|
|
1222 |
ВАШ ЛИЧНЫЙ БАНК |
29.01.2015 |
Ликвидность |
|
|
1415 |
ФРЕСКО БАНК |
03.02.2015 |
Реорганизация |
|
|
684 |
СУРГУТСКИЙ ЦЕНТРАЛЬНЫЙ КОММЕРЧЕСКИЙ БАНК |
11.02.2015 |
Платежеспособность |
|
|
2999 |
СУДОСТРОИТЕЛЬНЫЙ БАНК |
16.02.2015 |
Недостоверная отчетность |
|
|
3286 |
ДАГЭНЕРГОБАНК |
24.03.2015 |
Недостоверная отчетность |
|
|
2330 |
КОНГРЕСС-БАНК |
24.03.2015 |
Платежеспособность |
|
|
1951 |
ТАНДЕМ |
02.04.2015 |
Недостоверная отчетность |
|
|
1043 |
ПРОМСБЕРБАНК |
02.04.2015 |
Платежеспособность |
|
|
2108 |
ТРАНСНАЦИОНАЛЬНЫЙ БАНК |
13.04.2015 |
Недостоверная отчетность |
|
|
2794 |
ИПОТЕК БАНК |
13.04.2015 |
Сомнительные операции |
|
|
1378 |
ТИХООКЕАНСКИЙ ВНЕШТОРГБАНК |
13.04.2015 |
Платежеспособность |
|
|
1734 |
ГАНЗАКОМБАНК |
17.04.2015 |
Сомнительные операции |
|
|
3491 |
ИДЕАЛБАНК |
17.04.2015 |
Платежеспособность |
|
|
3187 |
ЕДИНСТВЕННЫЙ |
24.04.2015 |
Сомнительные операции |
|
|
655 |
ТАУРУС БАНК |
24.04.2015 |
Платежеспособность |
|
|
3050 |
СТРОЙКОМБАНК |
13.05.2015 |
Сомнительные операции |
|
|
2741 |
ТРАСТ КАПИТАЛ БАНК |
13.05.2015 |
Сомнительные операции |
|
|
2071 |
ПЛАТО-БАНК |
13.05.2015 |
Платежеспособность |
|
|
2471 |
ПРОФЕССИОНАЛ БАНК |
20.05.2015 |
Сомнительные операции |
|
|
3174 |
ТРАНСПОРТНЫЙ |
20.05.2015 |
Платежеспособность |
|
|
1002 |
БУМЕРАНГ |
20.05.2015 |
Ликвидность |
|
|
2734 |
ОПМ-БАНК |
01.06.2015 |
Недостоверная отчетность |
|
|
385 |
СИБНЕФТЕБАНК |
01.06.2015 |
Платежеспособность |
|
|
2548 |
МЕТРОБАНК |
01.06.2015 |
Ликвидность |
|
|
2253 |
ВОСТОЧНО-ЕВРОПЕЙСКИЙ ТРАСТОВЫЙ БАНК |
10.06.2015 |
Реорганизация |
|
|
1956 |
ИНВЕСТ-ЭКОБАНК |
10.06.2015 |
Сомнительные операции |
|
|
2050 |
РСКБ |
10.06.2015 |
Ликвидность |
|
|
1776 |
ПЕТРОКОММЕРЦ |
15.06.2015 |
Реорганизация |
|
|
3154 |
АЗИМУТ |
19.06.2015 |
Сомнительные операции |
|
|
637 |
ИНВЕСТИЦИОННЫЙ СОЮЗ |
19.06.2015 |
Сомнительные операции |
|
|
1088 |
МАК-БАНК |
22.06.2015 |
Реорганизация |
|
|
3267 |
МАСТ-БАНК |
24.06.2015 |
Недостоверная отчетность |
|
|
3440 |
ТЭСТ |
24.06.2015 |
Сомнительные операции |
|
|
1988 |
ЭНО |
03.07.2015 |
Сомнительные операции |
|
|
2657 |
СТАРЫЙ КРЕМЛЬ |
03.07.2015 |
Сомнительные операции |
|
|
2324 |
КЛИЕНТСКИЙ |
03.07.2015 |
Сомнительные операции |
|
|
606 |
ГАГАРИНСКИЙ |
03.07.2015 |
Сомнительные операции |
|
|
3459 |
ЕВРОКАПИТАЛ-АЛЬЯНС |
07.07.2015 |
Реорганизация |
|
|
854 |
АЛДАНЗОЛОТОБАНК |
10.07.2015 |
Сомнительные операции |
|
|
1835 |
АДЕЛАНТБАНК |
10.07.2015 |
Сомнительные операции |
|
|
790 |
ГЕЛЕНДЖИК-БАНК |
17.07.2015 |
Сомнительные операции |
|
|
2626 |
ОБЪЕДИНЕННЫЙ БАНК ПРОМЫШЛЕННЫХ ИНВЕСТИЦИЙ |
21.07.2015 |
Недостоверная отчетность |
|
|
3120 |
ТАЙМ БАНК |
21.07.2015 |
Сомнительные операции |
|
|
324 |
РОССИЙСКИЙ КРЕДИТ |
24.07.2015 |
Недостоверная отчетность |
|
|
948 |
МОССТРОЙЭКОНОМБАНК |
24.07.2015 |
Платежеспособность |
|
|
3036 |
АМБ БАНК |
24.07.2015 |
Платежеспособность |
|
|
2382 |
ТУЛЬСКИЙ ПРОМЫШЛЕННИК |
27.07.2015 |
Платежеспособность |
|
|
2617 |
БАНК РАСЧЕТОВ И СБЕРЕЖЕНИЙ |
03.08.2015 |
Сомнительные операции |
|
|
3049 |
ДАЛЕТБАНК |
03.08.2015 |
Сомнительные операции |
|
|
2412 |
ПРОБИЗНЕСБАНК |
12.08.2015 |
Платежеспособность |
|
|
142 |
ДАЛТА-БАНК |
21.08.2015 |
Сомнительные операции |
|
|
2902 |
ЕВРОМЕТ |
27.08.2015 |
Платежеспособность |
|
|
1060 |
БИЗНЕС ДЛЯ БИЗНЕСА |
27.08.2015 |
Платежеспособность |
|
|
825 |
НЕРЮНГРИБАНК |
04.09.2015 |
Реорганизация |
|
|
1121 |
СМОЛЕВИЧ |
08.09.2015 |
Платежеспособность |
|
|
3234 |
ПРОФИТ БАНК |
08.09.2015 |
Платежеспособность |
|
|
3054 |
АДМИРАЛТЕЙСКИЙ |
11.09.2015 |
Сомнительные операции |
|
|
2712 |
ТУСАР |
18.09.2015 |
Платежеспособность |
|
|
3115 |
АНТАЛБАНК |
24.09.2015 |
Платежеспособность |
|
|
2337 |
ЗЕРНОБАНК |
24.09.2015 |
Ликвидность |
|
|
2074 |
ОБЪЕДИНЕННЫЙ НАЦИОНАЛЬНЫЙ БАНК |
06.10.2015 |
Сомнительные операции |
|
|
3128 |
ИНВЕСТРАСТБАНК |
06.10.2015 |
Сомнительные операции |
|
|
1598 |
ЛЕСБАНК |
06.10.2015 |
Сомнительные операции |
|
|
2668 |
ЛАДА-КРЕДИТ |
16.10.2015 |
Платежеспособность |
|
|
2923 |
СОДРУЖЕСТВО |
16.10.2015 |
Платежеспособность |
|
|
1003 |
ЛЕНОБЛБАНК |
16.10.2015 |
Платежеспособность |
|
|
2711 |
ГРИНФИЛДБАНК |
23.10.2015 |
Платежеспособность |
|
|
1679 |
ДОРИС БАНК |
23.10.2015 |
Платежеспособность |
|
|
1777 |
ЕВРОКОММЕРЦ |
23.10.2015 |
Платежеспособность |
|
|
2377 |
ИНВЕСТКАПИТАЛБАНК |
26.10.2015 |
Реорганизация |
|
|
3229 |
БЕНИФИТ-БАНК |
02.11.2015 |
Недостоверная отчетность |
|
|
1946 |
АГРОИНКОМБАНК |
02.11.2015 |
Недостоверная отчетность |
|
|
3503 |
ДЖАСТ БАНК |
02.11.2015 |
Недостоверная отчетность |
|
|
2992 |
БОГОРОДСКИЙ МУНИЦИПАЛЬНЫЙ БАНК |
02.11.2015 |
Сомнительные операции |
|
|
2782 |
РЕГИОНАЛЬНЫЙ БАНК РАЗВИТИЯ |
10.11.2015 |
Недостоверная отчетность |
|
|
3367 |
РЕГИОНАЛЬНЫЙ БАНК СБЕРЕЖЕНИЙ |
10.11.2015 |
Платежеспособность |
|
|
1059 |
МЕЖРЕГИОНБАНК |
10.11.2015 |
Платежеспособность |
|
|
1073 |
РУССКИЙ СЛАВЯНСКИЙ БАНК |
10.11.2015 |
Сомнительные операции |
|
|
1738 |
НСТ-БАНК |
16.11.2015 |
Платежеспособность |
|
|
2890 |
ВИТЯЗЬ |
16.11.2015 |
Платежеспособность |
|
|
2644 |
БАНК ГОРОД |
16.11.2015 |
Ликвидность |
|
|
466 |
МАКСИМУМ |
23.11.2015 |
Платежеспособность |
|
|
3026 |
ИПОЗЕМБАНК |
24.11.2015 |
Сомнительные операции |
|
|
1961 |
СВЯЗНОЙ БАНК |
24.11.2015 |
Платежеспособность |
|
|
967 |
БАЛТИКА |
24.11.2015 |
Платежеспособность |
|
|
2913 |
НОТА-БАНК |
24.11.2015 |
Платежеспособность |
|
|
3071 |
ФДБ |
04.12.2015 |
Платежеспособность |
|
|
2957 |
ЕВРОКРЕДИТ |
04.12.2015 |
Платежеспособность |
|
|
3493 |
Н-БАНК |
09.12.2015 |
Реорганизация |
|
|
3364 |
КОММЕРЧЕСКИЙ БАНК РАЗВИТИЯ |
14.12.2015 |
Сомнительные операции |
|
|
1939 |
РЕНЕССАНС |
14.12.2015 |
Платежеспособность |
|
|
3384 |
ДИЛ-БАНК |
14.12.2015 |
Сомнительные операции |
|
|
3205 |
РУССКИЙ СТРОИТЕЛЬНЫЙ БАНК |
18.12.2015 |
Ликвидность |
Приложение 2
1) Показатели отчета о финансовом состоянии
|
Переменная |
Описание |
|
|
TA |
Итого активы |
|
|
Cash |
Наличные средства |
|
|
Loans |
Кредиты выданные |
|
|
IBL |
Межбанковские кредиты |
|
|
FL |
Федеральные и муниципальные кредиты |
|
|
CL |
Корпоративные кредиты |
|
|
IL |
Кредиты физическим лицам |
|
|
FI |
Финансовые инструменты |
|
|
Bill |
Векселя |
|
|
Target_lend |
Целевое кредитование и финансирование сверх имеющихся источников |
|
|
F&F |
Форфейтинг и факторинг |
|
|
Guarantee |
Суммы выплаченные по гарантиям и поручительствам |
|
|
FA w delay |
Требования по сделкам продажи (покупки) финансовых активов с отсрочкой платежа |
|
|
FAFV |
Вложения в ценные бумаги, оцениваемые по справедливой стоимости |
|
|
FAS |
Вложения в ценные бумаги, имеющиеся в наличии для продажи |
|
|
Funds_in_calc |
Средства в расчетах |
|
|
Reserve_other |
Средства, перечисленные в соответствии с резервными требованиями уполномоченных органов других стран |
|
|
Trust |
Активы переданные в доверительное управление |
|
|
Other assets |
Прочие активы |
|
|
Equity |
Собственные средства |
|
|
AC |
Уставный капитал |
|
|
RE_agg |
Нераспределенная прибыль прошлых лет |
|
|
RE |
Нераспределенная прибыль текущего периода |
|
|
Reserves |
Резервы на возможные потери |
|
|
Res_IBL |
Резервы по межбанковским кредитам |
|
|
Res_CL |
Резервы по корпоративным кредитам |
|
|
Res_FL |
Резервы по федеральным и муниципальным кредитам |
|
|
Res_IL |
Резервы по кредитам физическим лицам |
|
|
LP |
Loss Provision (Резервы по сомнительным долгам) |
|
|
Res_FI |
Резервы по финансовым инструментам |
|
|
L |
Обязательства |
|
|
Deposits |
Привлеченные средства (депозиты) |
|
|
Dep_bank |
Привлеченные средства кредитных организаций |
|
|
Dep_IB |
Привлеченные средства на межбанке |
|
|
Dep_CB |
Привлеченные средства ЦБ РФ |
|
|
Dep_C |
Привлеченные корпоративные средства |
|
|
Dep_F |
Привлеченные федеральные и муниципальные средства |
|
|
Dep_I |
Привлеченные средства физических лиц |
|
|
Bond |
Долговые обязательства по ценным бумагам |
|
|
Interest_O |
Обязательства по процентам |
2) Вспомогательные показатели отчета о финансовом состоянии
|
Переменная |
Описание |
|
|
RR |
Обязательные резервы |
|
|
IBL_od |
Просроченные платежи по межбанковским кредитам |
|
|
FL_od |
Просроченные платежи по федеральным и муниципальным кредитам |
|
|
CL_od |
Просроченные платежи по корпоративным кредитам |
|
|
IL_od |
Просроченные платежи по кредитам физическим лицам |
|
|
Loans_to_assets |
Отношение суммы кредитов к активам |
|
|
LP_share |
Доля резервов по кредитам в сумме кредитов выданных |
|
|
Dep_bank_od |
Просроченные платежи по привлеченным средствам кредитных организаций |
|
|
Dep_share |
Доля депозитов в обязательствах |
|
|
IL_share |
Доля кредитов физических лиц в кредитном портфеле |
|
|
CL_share |
Доля корпоративных кредитов в кредитном портфеле |
|
|
IBL_share |
Доля межбанковских кредитов в кредитном портфеле |
|
|
CBR_share |
Доля средств ЦБ РФ в привлеченных средствах |
|
|
OD |
Общая сумма просроченных платежей по кредитам |
|
|
NPL_share |
Доля просроченных кредитов в кредитах выданных |
|
|
IL_other |
Прочие кредиты физическим лицам |
|
|
IBL>1 |
Межбанковские кредиты сроком больше 1 года |
|
|
FL>1 |
Федеральные и муниципальные кредиты сроком больше 1 года |
|
|
CL>1 |
Корпоративные кредиты сроком больше 1 года |
|
|
CL_other |
Прочие корпоративные кредиты |
|
|
IL>1 |
Кредиты физическим лицам сроком больше 1 года |
|
|
Bill>1 |
Векселя на срок больше 1 года |
|
|
Dep_IB>1 |
Привлеченные средства на межбанке сроком более 1 года |
|
|
Dep_IB_ore |
Депозиты в драгоценных металлах |
|
|
Dep_CB>1 |
Привлеченные средства ЦБ сроком более 1 года |
|
|
Dep_CB_other |
Прочие привлеченные средства ЦБ |
|
|
Dep_C>1 |
Привлеченные корпоративные средства сроком более 1 года |
|
|
Dep_F>1 |
Привлеченные федеральные и муниципальные средства сроком более 1 года |
|
|
Dep_I>1 |
Привлеченные средства физических лиц сроком более 1 года |
|
|
Liab.Bond>1 |
Выпущенные облигации сроком более 1 года |
|
|
CD>1 |
Выданные сберегательные сертификаты на срок более 1 года |
|
|
Liab.bill>1 |
Выпущенные векселя на срок более 1 года |
|
|
STA |
Краткосрочные активы |
|
|
STL |
Краткосрочные обязательства |
|
|
WC |
Оборотный капитал |
3) Показатели отчета о прибылях и убытках:
|
Переменная |
Описание |
|
|
EBT |
Прибыль до налогообложения |
|
|
NI |
Чистая прибыль |
4) Расчетные финансовые индикаторы и нормативы:
|
Переменная |
Описание |
|
|
H2 |
Норматив мгновенной ликвидности |
|
|
ROE |
Рентабельность собственного капитала |
|
|
ROA |
Рентабельность активов |
|
|
K |
Доля собственного капитала в активах |
|
|
Lev |
Отношение заемного капитала к собственному капиталу |
|
|
CAM_K1 |
Коэффициент достаточности капитала |
5) Переменные, характеризующие статус банка или особенности временного интервала:
|
Переменная |
Описание |
|
|
Status |
Действующий статус банка |
|
|
Liq_date |
Дата ликвидации/реструктуризации |
|
|
Govaid |
Сумма полученной государственной помощи |
|
|
Gov_part |
Дамми: банки с государственным участием |
|
|
Crisis |
Дамми: кризисный год |
|
|
Liquidation |
Дамии: ликвидированные и реорганизованные банки |
|
|
ACB |
Дамми: банк, переданный под управление в АСВ |
|
|
Default |
Дамми: дефолт (ликвидированные, реорганизованные, дотационные бакни) |
|
|
Size |
Размер банка |
6) Макроэкономические индикаторы:
|
Переменная |
Описание |
|
|
GDP |
Прирост реального ВВП |
|
|
CPI |
ИПЦ по отношению к предыдущему кварталу |
|
|
Interest_rate |
% ставка на межбанке |
Приложение 3
Полная выборка. За 0,5 года до дефолта
1. Модель D1
Discriminant Analysis
Classification variable: A.Default
Independent variables:
A.E_L
A.EBT_TA
A.CBR_Dep
A.RE_TA
A.LP_Loan
Number of complete cases: 582
Number of groups: 2
|
Discriminant |
Eigenvalue |
Relative |
Canonical |
|
|
Function |
Percentage |
Correlation |
||
|
1 |
0,044199 |
100,00 |
0,20574 |
|
Functions |
Wilks |
||||
|
Derived |
Lambda |
Chi-Squared |
DF |
P-Value |
|
|
1 |
0,957672 |
24,9769 |
5 |
0,0001 |
The StatAdvisor
This procedure is designed to develop a set of discriminating functions which can help predict A.Default based on the values of other quantitative variables. 582 cases were used to develop a model to discriminate among the 2 levels of A.Default. 5 predictor variables were entered. The one discriminating function with P-value less than 0,05 is statistically significant at the 95,0% confidence level. To plot the discriminating functions, select Discriminant Functions from the list of Graphical Options. To predict new observations, select Classification Table from the list of Tabular Options.
Discriminant Function Coefficients for A.Default
|
1 |
||
|
A.E_L |
0,12392 |
|
|
A.EBT_TA |
0,318056 |
|
|
A.CBR_Dep |
0,262249 |
|
|
A.RE_TA |
0,555344 |
|
|
A.LP_Loan |
-0,788567 |
Unstandardized Coefficients
|
1 |
||
|
A.E_L |
0,153446 |
|
|
A.EBT_TA |
10,91 |
|
|
A.CBR_Dep |
4,25802 |
|
|
A.RE_TA |
9,32893 |
|
|
A.LP_Loan |
-10,4193 |
|
|
CONSTANT |
0,0568261 |
The StatAdvisor
This pane shows the coefficients of the functions used to discriminate amongst the different levels of A.Default. Of particular interest are the standardized coefficients. The first standardized discriminating function is
0,12392*A.E_L + 0,318056*A.EBT_TA + 0,262249*A.CBR_Dep + 0,555344*A.RE_TA - 0,788567*A.LP_Loan
From the relative magnitude of the coefficients in the above equation, you can determine how the independent variables are being used to discriminate amongst the groups.
Classification Table
|
Actual |
Group |
Predicted |
A.Default |
|
|
A.Default |
Size |
0 |
1 |
|
|
0 |
284 |
186 |
98 |
|
|
( 65,49%) |
( 34,51%) |
|||
|
1 |
298 |
133 |
165 |
|
|
( 44,63%) |
( 55,37%) |
Group Centroids for A.Default
|
Group |
1 |
|
|
0 |
0,214985 |
|
|
1 |
-0,204885 |
This pane shows the average values of each of the 1 discriminant functions for each of the 2 values of A.Default. The centroids are included in the plot of the discriminant functions available on the list of Graphical Options.
Summary Statistics by Group
|
A.Default |
0 |
1 |
TOTAL |
|
|
COUNTS |
284 |
298 |
582 |
|
|
MEANS |
||||
|
A.E_L |
0,553839 |
0,501999 |
0,527296 |
|
|
A.EBT_TA |
0,0092681 |
0,00473772 |
0,00694842 |
|
|
A.CBR_Dep |
0,0190035 |
0,0144564 |
0,0166753 |
|
|
A.RE_TA |
0,0513046 |
0,0391309 |
0,0450713 |
|
|
A.LP_Loan |
0,0563835 |
0,0784155 |
0,0676645 |
|
|
STD. DEVIATIONS |
||||
|
A.E_L |
0,786412 |
0,827247 |
0,807302 |
|
|
A.EBT_TA |
0,0199138 |
0,0358027 |
0,0292156 |
|
|
A.CBR_Dep |
0,0648996 |
0,0582607 |
0,0615785 |
|
|
A.RE_TA |
0,0597593 |
0,0593092 |
0,0597889 |
|
|
A.LP_Loan |
0,0519254 |
0,0928267 |
0,0764173 |
The StatAdvisor
This pane shows the averages and standard deviations of each independent variable for each level of A.Default.
2. Модель D2
Discriminant Analysis
Classification variable: A.Default
Independent variables:
A.E_TA
A.LP_Loan
A.RE_TA
A.OD_
Number of complete cases: 583
Number of groups: 2
|
Discriminant |
Eigenvalue |
Relative |
Canonical |
|
|
Function |
Percentage |
Correlation |
||
|
1 |
0,0422627 |
100,00 |
0,20137 |
|
Functions |
Wilks |
||||
|
Derived |
Lambda |
Chi-Squared |
DF |
P-Value |
|
|
1 |
0,959451 |
23,9671 |
4 |
0,0001 |
Discriminant Function Coefficients for A.Default
|
1 |
||
|
A.E_TA |
-0,428287 |
|
|
A.LP_Loan |
0,898061 |
|
|
A.RE_TA |
-0,488555 |
|
|
A.OD_ |
0,157698 |
Unstandardized Coefficients
|
1 |
||
|
A.E_TA |
-2,65683 |
|
|
A.LP_Loan |
11,8723 |
|
|
A.RE_TA |
-8,21283 |
|
|
A.OD_ |
2,73323 |
|
|
CONSTANT |
0,200207 |
The StatAdvisor
This pane shows the coefficients of the functions used to discriminate amongst the different levels of A.Default. Of particular interest are the standardized coefficients. The first standardized discriminating function is
-0,428287*A.E_TA + 0,898061*A.LP_Loan - 0,488555*A.RE_TA + 0,157698*A.OD_
From the relative magnitude of the coefficients in the above equation, you can determine how the independent variables are being used to discriminate amongst the groups.
Classification Table
|
Actual |
Group |
Predicted |
A.Default |
|
|
A.Default |
Size |
0 |
1 |
|
|
0 |
284 |
171 |
113 |
|
|
( 60,21%) |
( 39,79%) |
|||
|
1 |
299 |
118 |
181 |
|
|
( 39,46%) |
( 60,54%) |
Percent of cases correctly classified: 60,38%
Group Centroids for A.Default
|
Group |
1 |
|
|
0 |
-0,210576 |
|
|
1 |
0,200012 |
The StatAdvisor
This pane shows the average values of each of the 1 discriminant functions for each of the 2 values of A.Default. The centroids are included in the plot of the discriminant functions available on the list of Graphical Options.
Summary Statistics by Group
|
A.Default |
0 |
1 |
TOTAL |
|
|
COUNTS |
284 |
299 |
583 |
|
|
MEANS |
||||
|
A.E_TA |
0,285801 |
0,268336 |
0,276844 |
|
|
A.LP_Loan |
0,0563835 |
0,0782572 |
0,0676017 |
|
|
A.RE_TA |
0,0513046 |
0,0390478 |
0,0450185 |
|
|
A.OD_ |
0,0367685 |
0,0381707 |
0,0374876 |
|
|
STD. DEVIATIONS |
||||
|
A.E_TA |
0,167283 |
0,155208 |
0,161301 |
|
|
A.LP_Loan |
0,0519254 |
0,0927112 |
0,0763667 |
|
|
A.RE_TA |
0,0597593 |
0,059227 |
0,0597512 |
|
|
A.OD_ |
0,0566427 |
0,0586796 |
0,0576511 |
The StatAdvisor
This pane shows the averages and standard deviations of each independent variable for each level of A.Default.
Полная выборка. За 1 год до дефолта
1. Модель D1
Discriminant Analysis
Classification variable: C.Default
Independent variables:
C.E_L
C.EBT_TA
C.CBR_Dep
C.RE_TA
C.LP_Loan
Number of complete cases: 513
Number of groups: 2
|
Discriminant |
Eigenvalue |
Relative |
Canonical |
|
|
Function |
Percentage |
Correlation |
||
|
1 |
0,0321867 |
100,00 |
0,17659 |
|
Functions |
Wilks |
||||
|
Derived |
Lambda |
Chi-Squared |
DF |
P-Value |
|
|
1 |
0,968817 |
16,1090 |
5 |
0,0065 |
Discriminant Function Coefficients for C.Default
|
1 |
||
|
C.E_L |
0,328505 |
|
|
C.EBT_TA |
0,157697 |
|
|
C.CBR_Dep |
0,171723 |
|
|
C.RE_TA |
0,773323 |
|
|
C.LP_Loan |
-0,632498 |
Unstandardized Coefficients
|
1 |
||
|
C.E_L |
0,405031 |
|
|
C.EBT_TA |
6,9502 |
|
|
C.CBR_Dep |
2,99021 |
|
|
C.RE_TA |
12,3125 |
|
|
C.LP_Loan |
-8,33704 |
|
|
CONSTANT |
-0,332107 |
The StatAdvisor
This pane shows the coefficients of the functions used to discriminate amongst the different levels of C.Default. Of particular interest are the standardized coefficients. The first standardized discriminating function is
0,328505*C.E_L + 0,157697*C.EBT_TA + 0,171723*C.CBR_Dep + 0,773323*C.RE_TA - 0,632498*C.LP_Loan
From the relative magnitude of the coefficients in the above equation, you can determine how the independent variables are being used to discriminate amongst the groups.
Classification Table
|
Actual |
Group |
Predicted |
C.Default |
|
|
C.Default |
Size |
0 |
1 |
|
|
0 |
260 |
133 |
127 |
|
|
( 51,15%) |
( 48,85%) |
|||
|
1 |
253 |
81 |
172 |
|
|
( 32,02%) |
( 67,98%) |
Percent of cases correctly classified: 59,45%
Group Centroids for C.Default
|
Group |
1 |
|
|
0 |
0,17663 |
|
|
1 |
-0,181517 |
The StatAdvisor
This pane shows the average values of each of the 1 discriminant functions for each of the 2 values of C.Default. The centroids are included in the plot of the discriminant functions available on the list of Graphical Options.
Summary Statistics by Group
|
C.Default |
0 |
1 |
TOTAL |
|
|
COUNTS |
260 |
253 |
513 |
|
|
MEANS |
||||
|
C.E_L |
0,602297 |
0,476004 |
0,540012 |
|
|
C.EBT_TA |
0,00749635 |
0,00692119 |
0,00721269 |
|
|
C.CBR_Dep |
0,0184042 |
0,0165389 |
0,0174843 |
|
|
C.RE_TA |
0,0530697 |
0,0367853 |
0,0450386 |
|
|
C.LP_Loan |
0,0594656 |
0,0710904 |
0,0651987 |
|
|
STD. DEVIATIONS |
||||
|
C.E_L |
0,908952 |
0,696254 |
0,81273 |
|
|
C.EBT_TA |
0,0238485 |
0,0214331 |
0,0226692 |
|
|
C.CBR_Dep |
0,0539354 |
0,0608095 |
0,0573798 |
|
|
C.RE_TA |
0,0652938 |
0,0601462 |
0,0632736 |
|
|
C.LP_Loan |
0,0574686 |
0,090977 |
0,0760148 |
The StatAdvisor
This pane shows the averages and standard deviations of each independent variable for each level of C.Default.
2. Модель D2
Discriminant Analysis
Classification variable: C.Default
Independent variables:
C.E_TA
C.LP_Loan
C.RE_TA
C.OD_
Number of complete cases: 516
Number of groups: 2
|
Discriminant |
Eigenvalue |
Relative |
Canonical |
|
|
Function |
Percentage |
Correlation |
||
|
1 |
0,0348793 |
100,00 |
0,18359 |
|
Functions |
Wilks |
||||
|
Derived |
Lambda |
Chi-Squared |
DF |
P-Value |
|
|
1 |
0,966296 |
17,5538 |
4 |
0,0015 |
Discriminant Function Coefficients for C.Default
|
1 |
||
|
C.E_TA |
0,5008 |
|
|
C.LP_Loan |
-0,655552 |
|
|
C.RE_TA |
0,668665 |
|
|
C.OD_ |
-0,0707344 |
Unstandardized Coefficients
|
1 |
||
|
C.E_TA |
3,03134 |
|
|
C.LP_Loan |
-8,65696 |
|
|
C.RE_TA |
10,6598 |
|
|
C.OD_ |
-1,42007 |
|
|
CONSTANT |
-0,706802 |
The StatAdvisor
This pane shows the coefficients of the functions used to discriminate amongst the different levels of C.Default. Of particular interest are the standardized coefficients. The first standardized discriminating function is
0,5008*C.E_TA - 0,655552*C.LP_Loan + 0,668665*C.RE_TA - 0,0707344*C.OD_
From the relative magnitude of the coefficients in the above equation, you can determine how the independent variables are being used to discriminate amongst the groups.
Classification Table
|
Actual |
Group |
Predicted |
C.Default |
|
|
C.Default |
Size |
0 |
1 |
|
|
0 |
262 |
124 |
138 |
|
|
( 47,33%) |
( 52,67%) |
|||
|
1 |
254 |
84 |
170 |
|
|
( 33,07%) |
( 66,93%) |
Percent of cases correctly classified: 56,98%
Group Centroids for C.Default
|
Group |
1 |
|
|
0 |
0,18353 |
|
|
1 |
-0,18931 |
The StatAdvisor
This pane shows the average values of each of the 1 discriminant functions for each of the 2 values of C.Default. The centroids are included in the plot of the discriminant functions available on the list of Graphical Options.
Summary Statistics by Group
|
C.Default |
0 |
1 |
TOTAL |
|
|
COUNTS |
262 |
254 |
516 |
|
|
MEANS |
||||
|
C.E_TA |
0,292204 |
0,260214 |
0,276457 |
|
|
C.LP_Loan |
0,059837 |
0,0709353 |
0,0653001 |
|
|
C.RE_TA |
0,0534784 |
0,0366637 |
0,0452014 |
|
|
C.OD_ |
0,033448 |
0,0338365 |
0,0336392 |
|
|
STD. DEVIATIONS |
||||
|
C.E_TA |
0,17526 |
0,154152 |
0,165822 |
|
|
C.LP_Loan |
0,0574073 |
0,0908306 |
0,0758555 |
|
|
C.RE_TA |
0,065211 |
0,0600585 |
0,0632292 |
|
|
C.OD_ |
0,0526477 |
0,0467034 |
0,0497625 |
The StatAdvisor
This pane shows the averages and standard deviations of each independent variable for each level of C.Default.
Сокращенная выборка. За 0,5 года до дефолта
1. Модель D1
Discriminant Analysis
Classification variable: Default
Independent variables:
E_L
LP_Loan
RE_TA
EBT_TA
CBR_Dep
Cash_TA
Number of complete cases: 218
Number of groups: 2
|
Discriminant |
Eigenvalue |
Relative |
Canonical |
|
|
Function |
Percentage |
Correlation |
||
|
1 |
0,109691 |
100,00 |
0,31440 |
|
Functions |
Wilks |
||||
|
Derived |
Lambda |
Chi-Squared |
DF |
P-Value |
|
|
1 |
0,901151 |
22,1695 |
6 |
0,0011 |
Discriminant Function Coefficients for Default
|
1 |
||
|
E_L |
0,567902 |
|
|
LP_Loan |
-0,434961 |
|
|
RE_TA |
0,364147 |
|
|
EBT_TA |
0,467535 |
|
|
CBR_Dep |
0,528365 |
|
|
Cash_TA |
0,146469 |
Unstandardized Coefficients
|
1 |
||
|
E_L |
1,3905 |
|
|
LP_Loan |
-6,50859 |
|
|
RE_TA |
7,07617 |
|
|
EBT_TA |
22,2861 |
|
|
CBR_Dep |
10,2907 |
|
|
Cash_TA |
1,0456 |
|
|
CONSTANT |
-0,919504 |
The StatAdvisor
This pane shows the coefficients of the functions used to discriminate amongst the different levels of Default. Of particular interest are the standardized coefficients. The first standardized discriminating function is
0,567902*E_L - 0,434961*LP_Loan + 0,364147*RE_TA + 0,467535*EBT_TA + 0,528365*CBR_Dep + 0,146469*Cash_TA
From the relative magnitude of the coefficients in the above equation, you can determine how the independent variables are being used to discriminate amongst the groups.
Classification Table
|
Actual |
Group |
Predicted |
Default |
|
|
Default |
Size |
0 |
1 |
|
|
0 |
109 |
57 |
52 |
|
|
( 52,29%) |
( 47,71%) |
|||
|
1 |
109 |
25 |
84 |
|
|
( 22,94%) |
( 77,06%) |
Percent of cases correctly classified: 64,68%
Group Centroids for Default
|
Group |
1 |
|
|
0 |
0,329674 |
|
|
1 |
-0,329674 |
The StatAdvisor
This pane shows the average values of each of the 1 discriminant functions for each of the 2 values of Default. The centroids are included in the plot of the discriminant functions available on the list of Graphical Options.
Summary Statistics by Group
|
Default |
0 |
1 |
TOTAL |
|
|
COUNTS |
109 |
109 |
218 |
|
|
MEANS |
||||
|
E_L |
0,479587 |
0,336532 |
0,40806 |
|
|
LP_Loan |
0,0612477 |
0,0690917 |
0,0651697 |
|
|
RE_TA |
0,0488991 |
0,0323486 |
0,0406239 |
|
|
EBT_TA |
0,0104495 |
0,0032844 |
0,00686697 |
|
|
CBR_Dep |
0,021156 |
0,0100734 |
0,0156147 |
|
|
Cash_TA |
0,176303 |
0,158578 |
0,16744 |
|
|
STD. DEVIATIONS |
||||
|
E_L |
0,51359 |
0,264262 |
0,413734 |
|
|
LP_Loan |
0,0548432 |
0,07697 |
0,0667904 |
|
|
RE_TA |
0,0625692 |
0,0371694 |
0,0520079 |
|
|
EBT_TA |
0,0248549 |
0,0162002 |
0,0212361 |
|
|
CBR_Dep |
0,065202 |
0,0319547 |
0,0515257 |
|
|
Cash_TA |
0,1278 |
0,151369 |
0,14004 |
The StatAdvisor
This pane shows the averages and standard deviations of each independent variable for each level of Default.
2. Модель D2
Discriminant Analysis
Classification variable: Default
Independent variables:
E_TA
WC_TA
LP_Loan
RE_TA
OD_
Number of complete cases: 219
Number of groups: 2
|
Discriminant |
Eigenvalue |
Relative |
Canonical |
|
|
Function |
Percentage |
Correlation |
||
|
1 |
0,0680115 |
100,00 |
0,25235 |
|
Functions |
Wilks |
||||
|
Derived |
Lambda |
Chi-Squared |
DF |
P-Value |
|
|
1 |
0,93632 |
14,1138 |
5 |
0,0149 |
The StatAdvisor
This procedure is designed to develop a set of discriminating functions which can help predict Default based on the values of other quantitative variables. 219 cases were used to develop a model to discriminate among the 2 levels of Default. 5 predictor variables were entered. The one discriminating function with P-value less than 0,05 is statistically significant at the 95,0% confidence level. To plot the discriminating functions, select Discriminant Functions from the list of Graphical Options. To predict new observations, select Classification Table from the list of Tabular Options.
Discriminant Function Coefficients for Default
|
E_TA |
-0,8256 |
|
|
WC_TA |
-0,105804 |
|
|
LP_Loan |
0,63604 |
|
|
RE_TA |
-0,495013 |
|
|
OD_ |
0,303996 |
Unstandardized Coefficients
|
1 |
||
|
E_TA |
-6,06929 |
|
|
WC_TA |
-0,504763 |
|
|
LP_Loan |
9,53236 |
|
|
RE_TA |
-9,63862 |
|
|
OD_ |
6,28623 |
|
|
CONSTANT |
1,15388 |
The StatAdvisor
This pane shows the coefficients of the functions used to discriminate amongst the different levels of Default. Of particular interest are the standardized coefficients. The first standardized discriminating function is
-0,8256*E_TA - 0,105804*WC_TA + 0,63604*LP_Loan - 0,495013*RE_TA + 0,303996*OD_
From the relative magnitude of the coefficients in the above equation, you can determine how the independent variables are being used to discriminate amongst the groups.
Classification Table
|
Actual |
Group |
Predicted |
Default |
|
|
Default |
Size |
0 |
1 |
|
|
0 |
109 |
59 |
50 |
|
|
( 54,13%) |
( 45,87%) |
|||
|
1 |
110 |
37 |
73 |
|
|
( 33,64%) |
( 66,36%) |
Percent of cases correctly classified: 60,27%
Summary Statistics by Group
|
Default |
0 |
1 |
TOTAL |
|
|
COUNTS |
109 |
110 |
219 |
|
|
MEANS |
||||
|
E_TA |
0,273798 |
0,229064 |
0,251329 |
|
|
WC_TA |
0,141835 |
0,118191 |
0,129959 |
|
|
LP_Loan |
0,0612477 |
0,0687455 |
0,0650137 |
|
|
RE_TA |
0,0488991 |
0,0321818 |
0,0405023 |
|
|
OD_ |
0,0327982 |
0,0333 |
0,0330502 |
|
|
STD. DEVIATIONS |
||||
|
E_TA |
0,154573 |
0,114737 |
0,137556 |
|
|
WC_TA |
0,207937 |
0,211255 |
0,209464 |
|
|
LP_Loan |
0,0548432 |
0,0767021 |
0,066677 |
|
|
RE_TA |
0,0625692 |
0,0370398 |
0,0519197 |
|
|
OD_ |
0,0424473 |
0,0535769 |
0,0482486 |
The StatAdvisor
This pane shows the averages and standard deviations of each independent variable for each level of Default.
Сокращенная выборка. За 1 год до дефолта
1. Модель D1
Discriminant Analysis
Classification variable: data4.Default
Independent variables:
data4.Cash_TA
data4.CBR_Dep
data4.E_L
data4.EBT_TA
data4.LP_Loan
data4.RE_TA
Number of complete cases: 189
Number of groups: 2
|
Discriminant |
Eigenvalue |
Relative |
Canonical |
|
|
Function |
Percentage |
Correlation |
||
|
1 |
0,0619548 |
100,00 |
0,24154 |
|
Functions |
Wilks |
||||
|
Derived |
Lambda |
Chi-Squared |
DF |
P-Value |
|
|
1 |
0,94166 |
11,0605 |
6 |
0,0865 |
Discriminant Function Coefficients for data4.Default
|
1 |
||
|
data4.Cash_TA |
0,730664 |
|
|
data4.CBR_Dep |
0,383611 |
|
|
data4.E_L |
0,303629 |
|
|
data4.EBT_TA |
0,228772 |
|
|
data4.LP_Loan |
-0,176297 |
|
|
data4.RE_TA |
0,478287 |
Unstandardized Coefficients
|
1 |
||
|
data4.Cash_TA |
5,39831 |
|
|
data4.CBR_Dep |
7,6846 |
|
|
data4.E_L |
0,433781 |
|
|
data4.EBT_TA |
8,27642 |
|
|
data4.LP_Loan |
-2,8017 |
|
|
data4.RE_TA |
8,81613 |
|
|
CONSTANT |
-1,54886 |
The StatAdvisor
This pane shows the coefficients of the functions used to discriminate amongst the different levels of data4.Default. Of particular interest are the standardized coefficients. The first standardized discriminating function is
0,730664*data4.Cash_TA + 0,383611*data4.CBR_Dep + 0,303629*data4.E_L + 0,228772*data4.EBT_TA - 0,176297*data4.LP_Loan + 0,478287*data4.RE_TA
From the relative magnitude of the coefficients in the above equation, you can determine how the independent variables are being used to discriminate amongst the groups.
Classification Table
|
Actual |
Group |
Predicted |
data4.Default |
|
|
data4.Default |
Size |
0 |
1 |
|
|
0 |
92 |
45 |
47 |
|
|
( 48,91%) |
( 51,09%) |
|||
|
1 |
97 |
26 |
71 |
|
|
( 26,80%) |
( 73,20%) |
Percent of cases correctly classified: 61,38%
Group Centroids for data4.Default
|
Group |
1 |
|
|
0 |
0,254226 |
|
|
1 |
-0,241121 |
Summary Statistics by Group
|
data4.Default |
0 |
1 |
TOTAL |
|
|
COUNTS |
92 |
97 |
189 |
|
|
MEANS |
||||
|
data4.Cash_TA |
0,198839 |
0,150648 |
0,174106 |
|
|
data4.CBR_Dep |
0,0202228 |
0,0149289 |
0,0175058 |
|
|
data4.E_L |
0,565371 |
0,421842 |
0,491708 |
|
|
data4.EBT_TA |
0,00619457 |
0,00447629 |
0,0053127 |
|
|
data4.LP_Loan |
0,0604478 |
0,0600588 |
0,0602481 |
|
|
data4.RE_TA |
0,0507174 |
0,0372052 |
0,0437825 |
|
|
STD. DEVIATIONS |
||||
|
data4.Cash_TA |
0,142981 |
0,127698 |
0,137133 |
|
|
data4.CBR_Dep |
0,0555649 |
0,0439028 |
0,0498571 |
|
|
data4.E_L |
0,814193 |
0,570952 |
0,701792 |
|
|
data4.EBT_TA |
0,0336304 |
0,0204011 |
0,0275812 |
|
|
data4.LP_Loan |
0,0544559 |
0,0700135 |
0,0627577 |
|
|
data4.RE_TA |
0,0510587 |
0,0571133 |
0,054529 |
The StatAdvisor
This pane shows the averages and standard deviations of each independent variable for each level of data4.Default.
2. Модель D2
Discriminant Analysis
Classification variable: data4.Default
Independent variables:
data4.E_TA
data4.LP_Loan
data4.OD_
data4.RE_TA
data4.WC_TA
Number of complete cases: 191
Number of groups: 2
|
Discriminant |
Eigenvalue |
Relative |
Canonical |
|
|
Function |
Percentage |
Correlation |
||
|
1 |
0,0248612 |
100,00 |
0,15575 |
|
Functions |
Wilks |
||||
|
Derived |
Lambda |
Chi-Squared |
DF |
P-Value |
|
|
1 |
0,975742 |
4,5799 |
5 |
0,4693 |
Discriminant Function Coefficients for data4.Default
|
1 |
||
|
data4.E_TA |
0,584148 |
|
|
data4.LP_Loan |
-0,306629 |
|
|
data4.OD_ |
-0,248221 |
|
|
data4.RE_TA |
0,680595 |
|
|
data4.WC_TA |
-0,0152691 |
Unstandardized Coefficients
|
1 |
||
|
data4.E_TA |
3,64601 |
|
|
data4.LP_Loan |
-4,89057 |
|
|
data4.OD_ |
-6,23813 |
|
|
data4.RE_TA |
12,5617 |
|
|
data4.WC_TA |
-0,0718743 |
|
|
CONSTANT |
-1,0321 |
The StatAdvisor
This pane shows the coefficients of the functions used to discriminate amongst the different levels of data4.Default. Of particular interest are the standardized coefficients. The first standardized discriminating function is
0,584148*data4.E_TA - 0,306629*data4.LP_Loan - 0,248221*data4.OD_ + 0,680595*data4.RE_TA - 0,0152691*data4.WC_TA
From the relative magnitude of the coefficients in the above equation, you can determine how the independent variables are being used to discriminate amongst the groups.
Classification Table
|
Actual |
Group |
Predicted |
data4.Default |
|
|
data4.Default |
Size |
0 |
1 |
|
|
0 |
93 |
39 |
54 |
|
|
( 41,94%) |
( 58,06%) |
|||
|
1 |
98 |
29 |
69 |
|
|
( 29,59%) |
( 70,41%) |
Percent of cases correctly classified: 56,54%
Group Centroids for data4.Default
|
Group |
1 |
|
|
0 |
0,161008 |
|
|
1 |
-0,152793 |
Summary Statistics by Group
|
data4.Default |
0 |
1 |
TOTAL |
|
|
COUNTS |
93 |
98 |
191 |
|
|
MEANS |
||||
|
data4.E_TA |
0,280783 |
0,246417 |
0,26315 |
|
|
data4.LP_Loan |
0,0608978 |
0,0597694 |
0,0603188 |
|
|
data4.OD_ |
0,0268323 |
0,0289235 |
0,0279052 |
|
|
data4.RE_TA |
0,0513527 |
0,0368857 |
0,0439298 |
|
|
data4.WC_TA |
0,146053 |
0,135583 |
0,140681 |
|
|
STD. DEVIATIONS |
||||
|
data4.E_TA |
0,174943 |
0,144871 |
0,160719 |
|
|
data4.LP_Loan |
0,0543327 |
0,0697105 |
0,0625353 |
|
|
data4.OD_ |
0,0358312 |
0,0432125 |
0,0396999 |
|
|
data4.RE_TA |
0,0511487 |
0,0569061 |
0,0545214 |
|
|
data4.WC_TA |
0,218188 |
0,206845 |
0,211947 |
The StatAdvisor
This pane shows the averages and standard deviations of each independent variable for each level of data4.Default.
Размещено на Allbest.ru
Подобные документы
Деятельность кредитных организаций в Российской Федерации. Сущность, функции и организационная структура коммерческих банков. Основные операции и ликвидность коммерческих банков. Аналитическое исследование деятельности и активных операций Газпромбанка.
курсовая работа [135,3 K], добавлен 27.05.2009Сущность и роль коммерческих банков, их функции. Нормативно-правовая база регулирования банковского сектора в Российской Федерации. Основные операции, осуществляемые коммерческими банками. Анализ деятельности коммерческих банков в Российской Федерации.
курсовая работа [56,6 K], добавлен 07.12.2015Рассмотрение понятия и законодательного регулирования вопросов несостоятельности (банкротства) кредитных организаций. Ознакомление с порядком ликвидации и реорганизации коммерческих банков; особенности прохождения данных процессов в Российской Федерации.
курсовая работа [52,0 K], добавлен 21.07.2011Суть банковской системы РФ - совокупности национальных банков и кредитных учреждений, действующих в рамках общего денежно-кредитного механизма. Функции Центрального и коммерческих банков, расчетно-кассового центра и небанковских кредитных организаций.
реферат [45,6 K], добавлен 26.03.2012Виды и функции коммерческих банков, их основные операции. Банковский сектор Российской Федерации под влиянием кризиса 2014–2015 годов. Оценка рентабельности активов и капитала банков. Анализ кредитных и депозитных операций коммерческих банков России.
курсовая работа [332,4 K], добавлен 05.10.2017Методологические подходы к оценке финансовой устойчивости коммерческих банков. Влияние мирового кризиса на их стабильность. Улучшение механизма обеспечения устойчивости банковского сектора в России. Изучение финансовой неизменности ОАО "Мобилбанк".
дипломная работа [116,3 K], добавлен 28.04.2011Функционирование коммерческих банков в Российской Федерации. Макроэкономические показатели деятельности банковского сектора. Количественные характеристики кредитных организаций России. Структура доходов и расходов действующих кредитных организаций.
реферат [25,7 K], добавлен 19.03.2011Теоретические основы функционирования коммерческих банков. Анализ деятельности коммерческих банков на современном этапе. Выявление программ по совершенствованию финансовой системы коммерческих банков и изучение антикризисных мер для банковского сектора.
курсовая работа [71,1 K], добавлен 16.11.2011Роль, права, обязанности и ответственность коммерческих банков как участников налоговых отношений. Налогообложение коммерческих банков налогами на прибыль организаций, на добавленную стоимость и имущество организаций. Проблемы налогообложения банков.
курсовая работа [57,2 K], добавлен 16.12.2013Исследование места коммерческих банков в современной банковской системе Российской Федерации. Способы классификации коммерческих банков. Анализ деятельности крупнейших российских банков. Лизинговые, трастовые и консалтинговые операции, кредитные услуги.
курсовая работа [42,0 K], добавлен 30.11.2014
